Демократизований ШІ

Що таке демократизований ШІ: 

Демократизація штучного інтелекту передбачає універсальний доступ до ШІ. Простіше кажучи, набори даних та інструменти з відкритим вихідним кодом, створені відомими корпораціями, вимагають мінімальних знань користувача в області штучного інтелекту, що дозволяє будь-кому створювати
революційне програмне забезпечення AI.

Основний принцип «демократизованого штучного інтелекту» полягає в тому, щоб збільшити доступність інтелекту для ширшої та неоднорідної демографічної групи.
Ця зміна парадигми має на меті надати неспеціалістам можливість використовувати інноваційні можливості штучного інтелекту для усунення несправностей у різних контекстах.

Розкриття творчості для кожного:

По суті, демократизований ШІ гарантує доступність і прагматичне впровадження технологій ШІ.

Його мета полягає в тому, щоб усунути перешкоди, які раніше перешкоджали доступу до цієї революційної технології, таким чином просуваючи її можливості для ширшої демографічної групи. 

Це складається з

a. Технічні особи: люди з творчим запалом, у тому числі художники, письменники та підприємці, можуть використовувати ці інструменти, щоб покращити свою роботу, досліджувати нові можливості та матеріалізувати свої ідеї.

b. Компанії: Використовуючи штучний інтелект, компанії можуть розробляти інноваційний дизайн продуктів і персоналізовані маркетингові матеріали, які відрізнятимуть їх і сприятимуть глибшому зв’язку з цільовою аудиторією.

в. Вихователі: Уявіть аудиторії, де студенти отримують знання шляхом практичного застосування інструментів ШІ у формі творчості. Використовуючи ефектну візуалізацію, вони можуть створювати персоналізовані оповіді, глибше заглиблюватись у концепції,
і створювати навчальний досвід.

d. Менеджер зі зв'язків: За допомогою AI RM може скласти прагматичний план для своїх клієнтів. Тут не потрібно бути «важким експертом у технологіях» і можна зосередитися на банківських та інших бізнес-питаннях клієнта. 

Демократизація Generative AI

Генеративний ШІ є частиною штучного інтелекту. Це докорінно змінює не лише процес створення контенту, але й методології, що використовуються для доступу, аналізу та розуміння даних.  

Фраза «демократизований генеративний штучний інтелект» означає широку доступність і впровадження генеративних технологій штучного інтелекту, що гарантує можливість їх використання широким колом користувачів, незалежно від наявності ресурсів або технічного рівня.

По суті, демократизований генеративний ШІ означає перехід від ШІ, що функціонує як привілейований інструмент, до універсального ресурсу, таким чином розширюючи простір для винахідницького мислення, образного вираження та ефективного рішення
викликів.

GenAI позиціонується як одна з найбільш революційних розробок цього десятиліття, надаючи нетехнічним користувачам доступ до складних інструментів ШІ. Його головні цілі — підвищити інновації, продуктивність і ефективність.

Потенціал генеративного штучного інтелекту полягає в тому, щоб розширити доступ до даних і розуміння для всіх.

Завдяки демократизації даних інформація стає доступною та зрозумілою для всіх користувачів, незалежно від їхнього технічного досвіду. Це важливо, оскільки дані все більше стають основою прийняття обґрунтованих рішень у кожному аспекті нашої діяльності
живе.  

Дані мають бути демократизовані, щоб усі люди могли брати участь в економіці, заснованій на даних. Крім того, це допомагає у формуванні більш справедливого суспільства та пом’якшенні нерівності.   

Цей рух за демократизацію означає кардинальні зміни у сфері штучного інтелекту.

Історичний контекст:

Поняття «демократизований штучний інтелект» привернуло значну увагу протягом багатьох років, але його зародження можна віднести до важливих подій і впливових осіб.

У 1960-х роках Алан Тюрінг і Роджер Пенроуз зробили суттєвий внесок у сферу розвідки, заклавши основу для подальших розробок генеративних моделей і машинного навчання.

Піонери, такі як Джеффрі Хінтон і Девід Румельхарт, заклали основу для мереж у 1970-х і 1980-х роках, в епоху, яка згодом дала початок галузі навчання — важливому каталізатору для сучасних генеративних моделей ШІ.

У 2014 році Ян Гудфеллоу представив мережі (GAN), що стало ключовим моментом у цій галузі. GAN відіграють певну роль у створенні зображень, музики та іншого творчого вмісту.

Прогрес у алгоритмах глибокого навчання протягом 2000-х років був вражаючим. Перемога AlexNet у конкурсі ImageNet 2012 продемонструвала їхній потенціал для завдань комп’ютерного зору.

Ці розробки закладають основу для зручних генеративних інструментів ШІ.

Ініціативи з відкритим кодом, прикладом яких є TensorFlow і PyTorch, сприяли підвищенню доступності надійних бібліотек глибинного навчання. Ці ініціативи полегшили створення та використання моделей розробниками.

Починаючи з 2010-х років і дотепер, з’явилися хмарні платформи ШІ з інтуїтивно зрозумілими інтерфейсами, такі як OpenAI Jukebox і Google Magenta. Ці розробки усунули перешкоди, дозволивши особам без технічного досвіду прийняти
демократизація ШІ.

В останні роки платформи з низьким вмістом коду/без коду, такі як RunwayML і Dream від WOMBO, додатково допомогли зменшити бар’єри входу. Зараз будь-хто, хто володіє іскрою, може використовувати інструменти штучного інтелекту, не вимагаючи високих технічних знань.

Ця історична експедиція підкреслює прагнення розробників, дослідників та

спільноти з відкритим кодом, які полегшили доступ до інструментів штучного інтелекту. У зв’язку з постійним розвитком технологій кількість зручних інструментів, імовірно, збільшиться й буде широко впроваджена в різних секторах. Це призведе до a
майбутнє, в якому кожен може стати творцем.

Важливі віхи:

 1. Рух відкритого коду:

Поширення ініціатив і платформ з відкритим кодом сприяло універсальній доступності штучного інтелекту. TensorFlow і PyTorch, серед іншого, зробили інструменти штучного інтелекту доступними для ширшої демографічної групи, тим самим сприяючи просуванню
інклюзивності.

2. Зручні презентації:

Удосконалення користувальницьких інтерфейсів і платформ, зокрема Google Colab і RunwayML, додатково покращило доступність штучного інтелекту. Спрощуючи технічні аспекти, ці інтерфейси дозволяють користувачам зосередитися на програмах
не вимагаючи глибокого розуміння алгоритмів ШІ.

3. Розвиток, керований спільнотою:

Із зростанням розвитку, керованого громадою, рух до демократизації набрав обертів. Цифрові ринки перетворилися на центри обміну ресурсами, моделями та кодом. Це сприяє співпраці та обміну знаннями
між групами експертів та ентузіастів.

4. Демократизація даних за допомогою штучного інтелекту: 

На стадії зародження його можна використовувати для створення інноваційних інструментів і програм, які оптимізують процес взаємодії даних для користувачів.

Як приклад, чат-боти, якими керує Generative AI, можуть надавати прості та лаконічні відповіді на запити щодо даних, таким чином пристосовуючи користувачів із обмеженим знанням технічного жаргону.  

Крім того, застосування штучного інтелекту, який може виробляти
синтетичні дані сприяє створенню інноваційних послуг і продуктів, а також навчанню моделей машинного навчання, і все це без необхідності отримання особистих або конфіденційних даних із фізичного середовища.  

Крім того, Generative AI має здатність перекладати дані в безліч форматів і діалектів. Це потенційно може підвищити доступність даних для людей різного культурного та етнічного походження.

Generative AI може створювати програми, які полегшують нетехнічним користувачам роботу зі значущими даними. Наприклад, використовуючи Generative AI, програма може надати користувачам можливість виконувати запити даних за допомогою простої мови
під час отримання візуальних зображень, таких як діаграми, графіки та інші подібні елементи.

Використання генерації синтетичних даних для моделей машинного навчання є значно корисною практикою, оскільки вона може запобігти накопиченню чутливої ​​або конфіденційної інформації протягом усього процесу розробки моделі. Це особливо
вирішальним у галузях, де захист конфіденційності даних має першочергове значення, наприклад у фінансах і охороні здоров’я.   

Виконуйте переклад даних між широким діапазоном мов і форматів. Generative AI покращує свою сумісність з людьми з різних культурних та історичних контекстів, перекладаючи дані на альтернативні мови та дизайни. Багатонаціональний
корпорації, які співпрацюють із клієнтами та працівниками в усьому світі, повинні надавати пріоритет цьому аспекту.  

Переваги «демократизованого ШІ»:

1. Інклюзивні інновації:

«Демократизований ШІ» розширює доступність технологій, дозволяючи користувачам із широким спектром можливостей використовувати генеративний ШІ для вирішення проблем, художнього вираження та інновацій. Зменшуючи бар’єри, демократизований штучний інтелект вітає людей з різних країн
фони, сприяючи творчості та інноваціям у різних сферах.

2. Швидке створення прототипів:

Доступні генеративні інструменти штучного інтелекту дозволяють створювати прототипи, дозволяючи користувачам експериментувати, повторювати та перевіряти ідеї, не вимагаючи технічних знань.

3. Різноманітні програми:

Демократизований штучний інтелект виходить за межі сфери мистецтва, дизайну, створення контенту та вирішення проблем. Це розширює потенціал ШІ в починаннях.

4. Громадське партнерство:

На відміну від командно-орієнтованих моделей ШІ, «демократизований генеративний ШІ» сприяє співпраці на основі спільноти. Це сприяє обміну ідеями, ресурсами та творіннями, сприяючи розвитку підприємницької екосистеми.

5. У сфері доступні інновації, «Акцент Democratized Generative AI на доступності є переконливою характеристикою.

Спрощення користувальницького інтерфейсу та зменшення бар’єрів входу дозволяють особам без спеціальних знань ефективно використовувати генеративні інструменти штучного інтелекту та отримувати переваги від них. 

Завдяки демократизації даних люди можуть відчути покращене прийняття фінансових рішень, більш здорову поведінку та більш значущу роботу. Наприклад, люди можуть використовувати дані, щоб покращити свої інвестиційні, дієтичні та професійні рішення.
Крім того, на основі даних люди можуть відстежувати свій прогрес і змінювати свої цілі.  

Потенційні переваги демократизації даних для урядів включають покращення державних послуг, ефективнішу реалізацію політики та сприяння соціальній справедливості. Наприклад, державні установи можуть використовувати дані для покращення освіти, охорони здоров’я,
і транспорт. Крім того, дані можуть дозволити урядам сформулювати ефективнішу політику проти злочинності, бідності та зміни клімату. 

Проблеми, на які варто звернути увагу:

Навіть незважаючи на блиск поточних і майбутніх рішень штучного інтелекту, виклики необхідно подолати, щоб забезпечити довгостроковий успіх.

штучний інтелект моделі вимагають величезної кількості
актуальні та точні дані, яка також має бути різноманітною та неупередженою, щоб запобігти помилковим результатам. У цьому потрібно переконатися
виявлені упередження авансом і відповідно видалено. 

Здатність до артикуляції Моделі ШІ є обов’язковими для гарантування їх цілісності, конфіденційності та захистуn і полегшити впровадження будь-яких необхідних модифікацій.

Загальний регламент захисту даних (GDPR) створює нові виклики для інтеграції моделей штучного інтелекту, зокрема в Європі та подібних міжнародних контекстах і зусиллях, щодо зберігання та доступу до даних.

Суворі протоколи безпеки необхідні для забезпечення цілісності та безпеки моделей на основі ШІ.

Крім того, потрібні значні фінансові інвестиції для інтеграції, підтримки та розширення рішень AI, в той час як багато компаній демонструють сміливість, повністю модернізуючи свої бізнес-моделі для включення технологій. Компанії
повинні інвестувати в розробку необхідних технологій і навчання працівників для роботи з системою.

Крім того, Системи, керовані штучним інтелектом, можуть бути більш складними для інтеграції з уже існуючими процедурами, що вимагає значних коригувань перед впровадженням. Крім того, набір нормативних актів із захисту споживачів, що постійно розвивається, і відповідно
суворе регулювання фінансового сектора створює додатковий виклик для штучного інтелекту.

Тому дуже важливо, щоб усі ми, включаючи регулятори, розуміли функціонування та наслідки розгорнутих моделей ШІ.

Надійність Необхідно створити моделі AI, призначені для впровадження у фінансовій системі. Зі зростанням колективного розуміння моделей ШІ зростає й рівень довіри до їх неупередженого виконання, конфіденційності
захист і запобігання упередженості.

Необхідно докласти додаткових зусиль, щоб розповісти клієнтам і окремим особам про величезні переваги цієї складної технології.

Люди повинні визнати та зрозуміти потенційні переваги, які штучний інтелект може зрештою принести для себе. Крім того, ми повинні завжди підтримувати те, що довіра залишається наріжним каменем усіх бізнес-моделей, у тому числі інституційних.

Впровадження зрозумілого ШІ має вирішальне значення для досягнення економії коштів, підвищення прозорості та покращеної доступності. Демократизація фінансового сектору, яка має бути предметом загального занепокоєння, буде вигідною для всіх зацікавлених сторін
і, що важливіше, розвивати суспільство.

Застосування «демократизованого ШІ»: 

Демократизація даних може потенційно збільшити організаційні рішення, задоволеність споживачів та інновації.

Для прикладу: організації можуть використовувати дані для вдосконалення процесів прийняття рішень щодо операційних заходів, маркетингових стратегій і розробки продуктів.

Крім того, організації можуть використовувати дані для ідентифікації потенційних клієнтів і розробки інноваційних продуктів і послуг. Крім того, організації можуть використовувати дані, щоб покращити розуміння своїх клієнтів і надавати виняткові послуги. 

Цифрове мистецтво:

Уявіть собі, що ви вмієте створювати витвори мистецтва навіть без передових художніх навичок. «Доступний генеративний штучний інтелект» дає користувачам можливість створювати мистецтво, досліджувати стилі та експериментувати з виразами, розширюючи горизонти цифрової творчості.

Створення вмісту:

У створенні контенту доступний генеративний штучний інтелект дозволяє користувачам створювати захоплюючий контент. Блогери, впливові особи в соціальних мережах і маркетологи можуть використовувати інструменти ШІ для створення підписів, зображень та інших елементів, які покращують їхній контент.

Навчальні засоби:

Доступний генеративний ШІ знаходить застосування в освіті, дозволяючи студентам і викладачам створювати цікаві навчальні матеріали. Наприклад, користувачі можуть створювати тести, керовані алгоритмами ШІ. Розробляйте ігри та інтерактивні симуляції.

Фінансова галузь: сьогодні, ФІНТЕХ допомагають створити демократичну фінансову систему. Демократизуючи фінансову систему, ми можемо надати доступ до фундаментальних і справедливих фінансових послуг для тих, хто не працює в банківських установах і не має таких послуг.
окремі особи, меншини та маргіналізовані групи. 

Численні фінансові послуги, як правило, недоступні для малозабезпечених і сільських громад, головним чином через неадекватну фізичну інфраструктуру, підключення до Інтернету, смартфони та комп’ютери.

Крім того, фінансові продукти часто перевершують фінансові можливості маргіналізованих осіб і потребують більшої прозорості та зрозумілої термінології. Це ще більше ускладнює розуміння фактичних витрат і ризиків, пов’язаних із цими продуктами. 

Технології, включаючи штучний інтелект, мають вирішальне значення для швидкої, диверсифікованої та демократичної трансформації фінансової галузі, таким чином полегшуючи вирішення або пом’якшення вищезазначених недоліків. Таким чином, А.І
має потенціал усунути розрив між заможними та бідними щодо доступу до фінансових послуг.

ШІ все частіше використовується у фінансовій індустрії, яка вже широко використовується в банківській справі, торгівлі та кредитуванні, про що свідчить розгортання великих даних і більш точних і нюансованих систем оцінки кредитоспроможності на основі ШІ. 

За допомогою штучного інтелекту організації можуть покращити свої системи управління ризиками та виявлення шахрайства, надавати клієнтам більш персоналізовані та індивідуальні пропозиції та приймати більш обґрунтовані бізнес-рішення.

Більше того, використання чат-ботів, керованих штучним інтелектом, розширюється, щоб надати відвідувачам покращене та індивідуальне обслуговування клієнтів.

Автоматизація за допомогою штучного інтелекту може оптимізувати процеси та підвищити ефективність фінансових послуг, що призведе до зниження витрат і покращення взаємодії з клієнтами. 

Крім того, використання великих даних і штучного інтелекту може полегшити виявлення та пом’якшення системних проблем фінансового ринку, включаючи відмивання грошей і фінансування тероризму, які загрожують існуючій стабільності фінансових ринків. 

Завдяки постійному та швидкому розвитку можливостей штучний інтелект ефективно знижує витрати. яt розширює доступність фінансових послуг для осіб, які історично маргіналізовані або мають обмежений доступ до традиційних банківських послуг
Варіанти.

Відповідні технології, пов’язані з «демократизованим ШІ»:

Технологічний прогрес сприяє повсюдному впровадженню ШІ.

Генеративні змагальні мережі (GAN):

GAN — це технологія штучного інтелекту, оскільки вони сприяють створенню реалістичного та різноманітного контенту. Знайомство з GAN має вирішальне значення для користувачів, зацікавлених у створенні або зміні зображень та інших медіафайлів.

Обробка природних мов (NLP):

Розуміння методів і моделей НЛП є корисним для користувачів, які зосереджуються на створенні тексту та маніпулюванні ним. НЛП відіграє певну роль у таких програмах, як завершення тексту та створення діалогів.

Передача навчання: Трансферне навчання передбачає використання інформації, отриманої з одного завдання, для підвищення здатності машини узагальнювати інше. Знання того, як адаптувати та точно налаштовувати моделі для завдань, збільшує потенціал
демократизованого генеративного ШІ.

Трансформатор: Архітектура моделі в основі більшості сучасних досліджень машинного навчання. Трансформери почалися в НЛП, а згодом були розширені до комп’ютерного зору, аудіо та інших модальностей. Трансформатор складається з декількох шарів,
з кількома підшаровими. Дві основні сub-рівні — це рівень самоуважності та рівень прямого зв’язку.

Хмарні обчислення дозволяє використовувати складні моделі ШІ користувачами з обмеженими апаратними можливостями завдяки наявності надійної хмарної інфраструктури.

Здатності до навчання та генерації Моделі штучного інтелекту покращуються завдяки великій кількості даних у аналітиці великих даних. Постійний розвиток аналітики даних полегшує вилучення та обробку цінної інформації.

Відкрите джерело Ініціативи відіграють ключову роль у розробці та вдосконаленні інструментів штучного інтелекту (AI), тим самим підвищуючи їх прозорість і доступність. Це не тільки сприяє інноваціям, але й забезпечує ширший доступ до найсучасніших технологій
технології.

Компанії в цьому просторі: 

Runway ML: Runway ML — це інтуїтивно зрозумілий інструмент для створення та публікації моделей машинного навчання без досвіду програмування.

RunwayML — це платформа для митців, яка дозволяє інтуїтивно використовувати інструменти машинного навчання без жодного досвіду кодування для медіа-файлів, починаючи від відео та аудіо до тексту.

Компанія в основному зосереджується на створенні продуктів і моделей для створення відео, зображень і мультимедійного контенту. Він найбільш помітний завдяки розробці перших комерційних генеративних моделей штучного інтелекту Gen-1 і Gen-2 для перетворення тексту у відео та спільному створенню досліджень для
популярна система створення зображень AI Stable Diffusion. 

Google Colab:

Google Colab пропонує хмарну платформу з доступом до ресурсів графічного процесора, що робить її легко доступною для користувачів, щоб експериментувати та застосовувати моделі штучного інтелекту, не потребуючи апаратного забезпечення високого класу.

Google Colab – це інструмент від Google, який надає ресурси, як-от графічні процесори, TPU та бібліотеки Python, щоб допомогти вам отримати досвід або вдосконалити свої навички.

OpenAI, організація, відома своїми досягненнями в дослідженні ШІ, внесла свій внесок у демократизацію генеративного ШІ. Вони досягли цього завдяки таким проектам, як моделі GPT (генеративний попередньо навчений трансформатор) та їх відданості
до ініціатив з відкритим кодом.

Як працює «демократизація ШІ»:

Зручні презентації:

Генеративні платформи штучного інтелекту з ціллю демократизації підкреслюють користувацькі інтерфейси, які усувають необхідність у навичках програмування. Ці платформи забезпечують безперебійну взаємодію між користувачем і моделлю ШІ через інтуїтивно зрозумілі інтерфейси.

Такі алгоритми, як ті, що використовуються для генерації зображень, синтезу тексту та передачі стилю, можуть виконуватися користувачами без потреби у великих алгоритмічних знаннях.

Попередньо підготовлені моделі:

Багато доступних генеративних інструментів ШІ використовують навчені моделі. Ці моделі навчаються на наборах даних. Його можна використовувати як є або налаштувати відповідно до конкретних вимог. Це дозволяє користувачам створювати вміст, не вкладаючи часу та ресурсів
навчання моделей з нуля.

Хмарні альтернативи:

Наявність хмарних рішень частково полегшує доступність ШІ для ширшої демографічної групи. Ці рішення дозволяють користувачам отримувати віддалений доступ до можливостей штучного інтелекту, не потребуючи апаратного забезпечення високого класу. Це сприяє демократизації
ресурсні обчислення та моделі ШІ.

Внески спільноти:

Успіх ШІ значною мірою залежить від внеску спільноти.

Користувачі можуть отримати значну користь від спільного використання моделей, фрагментів коду та навчальних посібників. Це створює середовище, де знання широко поширюються, що дозволяє людям розвивати роботу інших.

Підручники та документація відіграють важливу роль у процесі демократизації. Платформи, які пропонують ресурси ШІ, часто надають розширені навчальні матеріали. Ці ресурси допомагають користувачам використовувати інструменти ШІ для додатків.

Низький код/немає коду: Поява платформ з низьким кодом/без коду дозволила людям без досвіду програмування виражати свою творчість і створювати професійні результати за допомогою інтуїтивно зрозумілих інтерфейсів, можливостей перетягування та попередньо розроблених
шаблони.

Розглянемо декілька практичні сценарії для розуміння застосування демократизованого генеративного ШІ:

1. Уявіть собі «персоналізований генератор оповідань». Цей неймовірний інструмент штучного інтелекту допомагає батькам створювати казки перед сном, спеціально адаптовані до інтересів і вподобань їхньої дитини.

Картинки динозаврів вирушають у пригоди з принцесами, і все це засновано на вкладі дитини та творчому двигуні ШІ. Це виходить за рамки письмових книг, які містять унікальні та захоплюючі історії для кожної дитини.

2. Тепер уявіть «музиканта для всіх.Завдяки цій платформі штучного інтелекту кожен може складати музику без будь-якої підготовки чи досвіду. Опишіть свій настрій, бажаний жанр або бажані інструменти та спостерігайте, як штучний інтелект створює власні звукові доріжки
які покращать ваш день або запалять вашу творчість. Це виводить музичну персоналізацію на новий рівень, пропонуючи відмінний аудіосприйняття для кожного.

3. Уявіть, що у вас є «конструктор в кишені»: Цей фантастичний інструмент штучного інтелекту допоможе вам у проектуванні таких аспектів, як домашній інтер’єр, ландшафт або навіть ваш особистий вибір моди. Незалежно від того, чи ви завантажуєте фотографії свого простору, чи
опишіть свій стиль, цей ШІ згенерує варіанти дизайну відповідно до ваших уподобань і бюджету. Це кардинально змінює правила дизайну, дає змогу кожному створювати персоналізовані життєві простори.

4. Планувальник особистих фінансів: З демократизованим штучним інтелектом різноманітні фінансові умови вас не залякають.

Ваш особистий фінансовий планувальник зрозуміє ВАС і запропонує кілька варіантів збільшення вашого багатства, які персоналізовані для вас. З демократизацією кожна людина матиме доступ до різних фінансових інструментів, зможе
розумно планувати свої витрати та вести осмислене життя.

Технологія не робить різниці між кількома людьми. Отже, незалежно від статі, фізичного стану, психічного стану чи географії, кожен отримає вказівки щодо своїх загальних фінансових потреб.   

Висновок 

Демократизація штучного інтелекту виходить за рамки примхи та означає трансформаційну революцію, яка переналаштовує сфери людської діяльності.

Знищуючи бар’єри та надаючи загальний доступ до потенціалу штучного інтелекту, ця технологія відкриває майбутню еру, в якій:

1. Кожен може бути творцем: Від студентів, які складають персоналізовані історії, до підприємців, які створюють інноваційний дизайн продуктів, сфера творчості більше не обмежується технічними знаннями.

2. Інноваційний потенціал безмежний: Організації мають право розширювати межі розробки продукту, маркетингу та взаємодії з клієнтами, тоді як окремі особи мають право вирушати на незвідані території художнього вираження
та дослідження.

3. Співпраця між технологією та людством: Наше бачення полягає не в тому, щоб штучний інтелект витіснив людей, а скоріше функціонував як інструмент, який покращує людську винахідливість, культивує більш глибокі стосунки та долає сучасні перешкоди
ми протистоїмо.

Хоча етичні міркування та відповідальний розвиток залишаються вирішальними протягом цього процесу, потенціал ШІ не можна заперечувати.

Оскільки ця технологія продовжує розвиватися та розширюватися, вона стимулюватиме сплеск креативності, що виходить за рамки індустрій. Згодом усі люди зможуть створювати свої шедеври за допомогою чар ШІ.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.finextra.com/blogposting/25520/democratized-ai?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs